Practical_DL

秋季深度学习课程资源与实践指南，适用于学习者和开发者

Deep Learning 深度学习课程 PyTorch 神经网络 Github 开源项目

2023秋季深度学习课程，涵盖讲座和实践材料，可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题，学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等，由资深导师提供材料，持续改进。

文档

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习

GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习

本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目，内容更新为PyTorch版本，适合希望深入理解和实践机器学习的用户。

deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源，

Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型

为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源，从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台，您可以迅速找到所需资源，掌握最前沿的深度学习技术。

practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南

GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习

通过结构化的三层方法和实际案例，本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具，提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导，以及多个跨行业的案例研究，支持独立完成端到端的机器学习项目。

ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集

GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络

此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目，通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示，涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户，内容实用且丰富。

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南

AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习

Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。

Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法

本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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